一种多尺度重采样粒子滤波算法

粒子滤波过程中通过引入重采样消除粒子匮乏现象,但是重采样过程却削弱了粒子的多样性,导致粒子贫化.为协调粒子多样性和样本贫化之间的冲突,提出一种多尺度重采样粒子滤波算法,粒子空间重采样划分多个尺度,然后重新定义各尺度粒子权重并重采样,用尺度熵值度量重采样粒子的多样性,指导重采样.仿真实验结果表明,多尺度重采样粒子滤波算法有效提高了精度,适用于高精度系统滤波计算,并将应用于精细果业中数据同化。     

正交插值多尺度函数的构造

多小波是近几年来小波理论研究的一个重要方向,插值多小波是小波分析的研究热点.就插值多小波而言,本文给出了一种可行的构造多小波正交插值尺度函数的方法,并给出了具体实现步骤.     

基于多尺度分析的图像去噪及特征提取算法研究

针对BEMD和非采样Contourlet变换2种典型的多尺度几何分析方法,研究并提出其在图像去噪及特征提取应用方面的4种算法模型,针对每种模型,分析了其算法原理及流程,并通过仿真实验验证了每种算法模型的有效性及优越性。     

多尺度双正交混合多小波包的构造

给出了双正交混合多小波包的构造方法,证明了对应于传统小波包的一些良好性质.利用建立的多尺度双正交混合多小波包,得到了中的2H组基.该方法具有较大的应用价值.     

基于深度学习的多尺度导弹发射井目标检测

导弹发射井是重要的遥感目标,发射井目标检测的研究对国防事业意义重大。在数据层面,由于发射井样本数量少,目前没有可用于其目标检测的有效数据集,构建有效的数据集对相关领域研究有极大价值。在算法层面,遥感图像分辨率的不同导致发射井目标呈现多尺度的特性,这是解决发射井目标检测问题的难点之一。基于以上分析,首先利用Google Earth构建首个发射井目标检测的数据集,然后针对发射井目标检测任务设计有效的检测模型。本文的模型充分融合了目标的多尺度特征和上下文的信息,并通过级联网络多阶段检测目标,有效检测出多尺度导弹发射井目标,检测效果优于目前主流的算法。